figure,imshow(temp_img); figure,imshow(spec_img/255);

这是两个不同的命令，用于显示图像。第一个命令`figure,imshow(temp_img)`会创建一个新的图像窗口，并显示变量`temp_img`中的图像。第二个命令`figure,imshow(spec_img/255)`也会创建一个新的图像窗口，并将变量`spec_img`中的图像显示在窗口中。不同之处在于第二个命令将`spec_img`中的图像像素值除以255，以将像素值范围从[0,255]转换为[0,1]，以便更好地显示图像。

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img=imread('lena.bmp'); figure,imshow(img); %加入噪声 img_noise=double(imnoise(img,'salt & lena',0.06)); figure,imshow(img_noise,[]); %对图像进行平滑处理 img_smoothed=imfilter(img_noise,fspecial('average',5)); figure,imshow(img_smoothed,[]);代码解析

这段代码主要是针对一张名为'lena.bmp'的图像进行操作，其中包括图像读取、加噪、平滑处理和显示。

第一行使用imread函数读取图像，并将其存储在变量img中。

第二行使用imshow函数将原始图像显示出来，方便观察。

第四行对原始图像进行噪声处理，其中'imnoise'函数用于添加噪声，'salt & pepper'表示添加盐噪声和椒噪声，'0.06'表示噪声比例为6%。将处理后的图像存储在变量img_noise中。

第五行使用imshow函数将添加噪声后的图像显示出来，[]表示将图像的像素值范围拉伸至[0,255]，方便观察。

第七行对添加噪声后的图像进行平滑处理，其中'fspecial'函数用于生成平滑滤波器，'average'表示平均滤波器，'5'表示滤波器大小为5x5。将处理后的图像存储在变量img_smoothed中。

第八行使用imshow函数将平滑处理后的图像显示出来，[]同样表示将图像的像素值范围拉伸至[0,255]，方便观察。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mping import numpy as np from PIL import Image img_path = "D:/作业/兵马俑.jpg" gray_img = Image.open(img_path).convert("L") # 转为灰度图 img_array = np.array(gray_img) plt.figure(1) plt.imshow(gray_img, cmap='gray') a = gray_img.shape[0] b = gray_img.shape[1] img2 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img2[:, b//2:] = 255 plt.figure(2) plt.imshow(img2, cmap='gray') img3 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img3[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img3[:, b//2:] = np.fliplr(gray_img[:, :b//2]) plt.figure(3) plt.imshow(img3, cmap='gray')错误如下：AttributeError: 'Image' object has no attribute 'shape'请修改

将gray_img转为numpy数组后才能获取其shape属性，可以将第4行修改为：

gray_array = np.array(gray_img)

然后在后续代码中使用gray_array代替gray_img即可，例如：

a = gray_array.shape[0]
b = gray_array.shape[1]